حققت تقنية توليد الفيديو بالذكاء الاصطناعي تقدمًا كبيرًا، مما يفتح آفاقًا جديدة في مجال Web3
في الآونة الأخيرة، ظهرت تقدمات تقنية ملحوظة في مجال توليد الفيديو بالذكاء الاصطناعي. تطورت تقنية توليد الفيديو متعددة الوسائط من توليد الفيديو من نص منفرد إلى توليد شامل يدمج النصوص والصور والصوت. هذه القفزة تفتح آفاق جديدة للمبدعين والشركات.
هناك عدد من حالات突破 التقنية النموذجية التي تستحق الاهتمام:
إطار مفتوح المصدر من شركة تكنولوجيا معينة يمكنه تحويل مقاطع الفيديو العادية إلى محتوى 4D بزاوية رؤية حرة، وبلغت نسبة قبول المستخدمين 70.7%. هذه التقنية تجعل من الممكن إنشاء تأثيرات مشاهدة متعددة من زاوية واحدة دون الحاجة إلى فريق نمذجة ثلاثي الأبعاد محترف.
تدعي منصة AI معينة أنها تستطيع إنشاء فيديو "بجودة سينمائية" مدته 10 ثوانٍ باستخدام صورة واحدة. لا يزال ينبغي التحقق من التأثير الفعلي.
التقنية التي طورتها إحدى مؤسسات البحث في الذكاء الاصطناعي يمكن أن تولد فيديو بدقة 4K وصوت بيئي في الوقت نفسه. هذه التقنية تتغلب على مشكلة تزامن الصوت والصورة في المشاهد المعقدة، مثل التطابق الدقيق بين حركة المشي في الصورة وصوت الخطوات.
يمكن لنموذج الذكاء الاصطناعي الخاص بمنصة الفيديو القصير إنشاء فيديو بدقة 1080 بكسل في غضون 2.3 ثانية، بتكلفة تبلغ حوالي 3.67 يوان/5 ثوان. على الرغم من أن الأداء في المشاهد المعقدة لا يزال بحاجة إلى تحسين، إلا أن التحكم في التكاليف قد أظهر تنافسية.
تعتبر هذه الاختراقات التكنولوجية ذات أهمية كبيرة من حيث جودة الفيديو وتكلفة الإنتاج وسيناريوهات التطبيق. من الناحية التكنولوجية، فإن تعقيد إنشاء الفيديو متعدد النماذج هو على مستوى أساسي. فهو لا يتطلب فقط معالجة نقاط بكسل الصورة الفردية، بل يجب أيضًا ضمان تتابع الفيديو الزمني، وتزامن الصوت، وملاءمة الفضاء ثلاثي الأبعاد. حاليًا، يتم تحقيق هذه المهمة المعقدة من خلال التفكيك النمطي والتعاون بين النماذج الكبيرة.
فيما يتعلق بالتحكم في التكاليف، اعتمدت التكنولوجيا الجديدة استراتيجيات توليد متعددة الطبقات، وآليات إعادة استخدام التخزين المؤقت، وتخصيص الموارد الديناميكي، مما أدى إلى تقليل كبير في تكلفة توليد الفيديو.
لقد أحدثت هذه التقدمات تأثيرًا هائلًا على صناعة إنتاج الفيديو التقليدية. حيث قامت تقنية الذكاء الاصطناعي بتبسيط عملية إنتاج الفيديو المعقدة إلى إدخال كلمات دلالية وانتظار قصير، مما لم يقلل فقط من العوائق التقنية والمالية، بل سمح أيضًا بتحقيق تأثيرات يصعب على التصوير التقليدي الوصول إليها. وهذا قد يؤدي إلى جولة جديدة من التحولات في اقتصاد المبدعين.
إذن، كيف تؤثر هذه التقدمات في تقنيات Web2 AI على مجال Web3 AI؟
أولاً، تتغير بنية طلب قوة الحوسبة. يتطلب إنشاء الفيديوهات متعددة النماذج مجموعة متنوعة من تركيبات قوة الحوسبة، مما يخلق طلبًا جديدًا على قوة الحوسبة الموزعة غير المستغلة، وأنواع مختلفة من نماذج الضبط الدقيق الموزعة، والمنصات الخوارزمية والتخمين.
ثانياً، هناك زيادة في الطلب على التوسيم الاحترافي للبيانات. يتطلب إنتاج مقاطع فيديو عالية الجودة أوصاف مشاهد دقيقة، وصور مرجعية، وأنماط صوتية، ومسارات حركة الكاميرا، وظروف إضاءة، وما إلى ذلك من بيانات احترافية. يمكن لآلية التحفيز في Web3 جذب المحترفين لتقديم مواد بيانات عالية الجودة، مما يعزز من قدرة生成视频的能力.
أخيرًا، فإن تطور تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي نحو التعاون القائم على الوحدات يخلق طلبًا جديدًا على المنصات اللامركزية. في المستقبل، قد تشكل قوة الحوسبة والبيانات والنماذج وآليات التحفيز حلقة تعزز ذاتيًا، مما يعزز الاندماج العميق بين سيناريوهات Web3 AI وWeb2 AI.
شاهد النسخة الأصلية
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
تكنولوجيا توليد الفيديو بالذكاء الاصطناعي تشهد انفجاراً ، ومجال Web3 يرحب بفرص جديدة
حققت تقنية توليد الفيديو بالذكاء الاصطناعي تقدمًا كبيرًا، مما يفتح آفاقًا جديدة في مجال Web3
في الآونة الأخيرة، ظهرت تقدمات تقنية ملحوظة في مجال توليد الفيديو بالذكاء الاصطناعي. تطورت تقنية توليد الفيديو متعددة الوسائط من توليد الفيديو من نص منفرد إلى توليد شامل يدمج النصوص والصور والصوت. هذه القفزة تفتح آفاق جديدة للمبدعين والشركات.
هناك عدد من حالات突破 التقنية النموذجية التي تستحق الاهتمام:
إطار مفتوح المصدر من شركة تكنولوجيا معينة يمكنه تحويل مقاطع الفيديو العادية إلى محتوى 4D بزاوية رؤية حرة، وبلغت نسبة قبول المستخدمين 70.7%. هذه التقنية تجعل من الممكن إنشاء تأثيرات مشاهدة متعددة من زاوية واحدة دون الحاجة إلى فريق نمذجة ثلاثي الأبعاد محترف.
تدعي منصة AI معينة أنها تستطيع إنشاء فيديو "بجودة سينمائية" مدته 10 ثوانٍ باستخدام صورة واحدة. لا يزال ينبغي التحقق من التأثير الفعلي.
التقنية التي طورتها إحدى مؤسسات البحث في الذكاء الاصطناعي يمكن أن تولد فيديو بدقة 4K وصوت بيئي في الوقت نفسه. هذه التقنية تتغلب على مشكلة تزامن الصوت والصورة في المشاهد المعقدة، مثل التطابق الدقيق بين حركة المشي في الصورة وصوت الخطوات.
يمكن لنموذج الذكاء الاصطناعي الخاص بمنصة الفيديو القصير إنشاء فيديو بدقة 1080 بكسل في غضون 2.3 ثانية، بتكلفة تبلغ حوالي 3.67 يوان/5 ثوان. على الرغم من أن الأداء في المشاهد المعقدة لا يزال بحاجة إلى تحسين، إلا أن التحكم في التكاليف قد أظهر تنافسية.
تعتبر هذه الاختراقات التكنولوجية ذات أهمية كبيرة من حيث جودة الفيديو وتكلفة الإنتاج وسيناريوهات التطبيق. من الناحية التكنولوجية، فإن تعقيد إنشاء الفيديو متعدد النماذج هو على مستوى أساسي. فهو لا يتطلب فقط معالجة نقاط بكسل الصورة الفردية، بل يجب أيضًا ضمان تتابع الفيديو الزمني، وتزامن الصوت، وملاءمة الفضاء ثلاثي الأبعاد. حاليًا، يتم تحقيق هذه المهمة المعقدة من خلال التفكيك النمطي والتعاون بين النماذج الكبيرة.
فيما يتعلق بالتحكم في التكاليف، اعتمدت التكنولوجيا الجديدة استراتيجيات توليد متعددة الطبقات، وآليات إعادة استخدام التخزين المؤقت، وتخصيص الموارد الديناميكي، مما أدى إلى تقليل كبير في تكلفة توليد الفيديو.
لقد أحدثت هذه التقدمات تأثيرًا هائلًا على صناعة إنتاج الفيديو التقليدية. حيث قامت تقنية الذكاء الاصطناعي بتبسيط عملية إنتاج الفيديو المعقدة إلى إدخال كلمات دلالية وانتظار قصير، مما لم يقلل فقط من العوائق التقنية والمالية، بل سمح أيضًا بتحقيق تأثيرات يصعب على التصوير التقليدي الوصول إليها. وهذا قد يؤدي إلى جولة جديدة من التحولات في اقتصاد المبدعين.
إذن، كيف تؤثر هذه التقدمات في تقنيات Web2 AI على مجال Web3 AI؟
أولاً، تتغير بنية طلب قوة الحوسبة. يتطلب إنشاء الفيديوهات متعددة النماذج مجموعة متنوعة من تركيبات قوة الحوسبة، مما يخلق طلبًا جديدًا على قوة الحوسبة الموزعة غير المستغلة، وأنواع مختلفة من نماذج الضبط الدقيق الموزعة، والمنصات الخوارزمية والتخمين.
ثانياً، هناك زيادة في الطلب على التوسيم الاحترافي للبيانات. يتطلب إنتاج مقاطع فيديو عالية الجودة أوصاف مشاهد دقيقة، وصور مرجعية، وأنماط صوتية، ومسارات حركة الكاميرا، وظروف إضاءة، وما إلى ذلك من بيانات احترافية. يمكن لآلية التحفيز في Web3 جذب المحترفين لتقديم مواد بيانات عالية الجودة، مما يعزز من قدرة生成视频的能力.
أخيرًا، فإن تطور تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي نحو التعاون القائم على الوحدات يخلق طلبًا جديدًا على المنصات اللامركزية. في المستقبل، قد تشكل قوة الحوسبة والبيانات والنماذج وآليات التحفيز حلقة تعزز ذاتيًا، مما يعزز الاندماج العميق بين سيناريوهات Web3 AI وWeb2 AI.